Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Kidney transplantation is vital for those with end-stage renal disease, enhancing quality of life and longevity. It is the preferred treatment but is hindered by a global disparity between donor kidney availability and demand. Therefore, optimizing organ storage techniques is crucial to mitigate the effects of ischemia reperfusion injury in available organs. Recent interest has centered on innovative methods like oxygenated normothermic perfusion and abdominal regional perfusion. RECENT FINDINGS: Multiple recent metanalyses, including a Cochrane review, confirm the benefits of hypothermic machine perfusion (HMP) for deceased donor kidneys, demonstrating its utility and cost effectiveness. The benefits of oxygenated normothermic perfusion have been seen in retrospective data sets but not in prospective trials. Abdominal regional perfusion (aNRP) is gaining interest, especially for liver transplantation, but kidney specific data are scant. SUMMARY: High-quality evidence backs the use of HMP for deceased donor kidneys. Despite interest in other techniques, clinical evidence for their benefits in kidney transplantation is lacking. The gap between innovation and verified success emphasizes the need for continued research and collaboration between medical professionals, researchers, and ethical committees. This review aims to further illuminate the complexities and advancements in the field, bridging the knowledge gap and aiding in the continual pursuit of excellence in transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».